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Le défi :

En ces temps de risques particulièrement évolutifs, les entreprises ne peuvent plus fermer les yeux sur des approches manuelles, cloisonnées et désagrégées en matière de gestion des risques. Elles doivent transformer leurs processus GRC et leurs systèmes SAP clés pour rester résilientes.

Les options possibles :

Avec les solutions SAP® GRC, vous pouvez intégrer des contrôles à un processus de gestion et bénéficier de meilleurs insights sur les anomalies et les potentiels événements à risque. Vous pouvez exploiter le Big Data directement à partir de vos applications SAP pour la surveillance des exceptions et l’obtention de meilleurs insights.

Comme nos solutions partagent une même plateforme technologique, la capacité d’obtenir ces insights en temps réel, via la surveillance automatisée des contrôles et des indicateurs de risques clés (partageables entre nos solutions), vous permet de véritablement transformer vos processus GRC. À partir de nos solutions SAP GRC, vous pouvez procéder à des agrégations et communiquer les principaux risques et statuts de conformité aux décideurs via SAP Digital Boardroom ou via des solutions orientées partenaires, telles que Risk Navigator d’EY.

La phase de découverte :

Nous savons également qu’en matière de transformation numérique la compréhension des fonctionnalités proposées et de leur valeur ajoutée, tout comme la réalisation d’une analyse de rentabilité, sont essentielles. Si vous avez besoin d’aide pour cette analyse, n’hésitez pas à recourir à l’un de ces calculateurs de valeur (pas d’inscription nécessaire).

Voici les calculateurs disponibles, accompagnés d’une brève description :

SAP Access Control (s’applique aussi à SAP Cloud Identity Access Governance) : découvrez les avantages de l’automatisation de l’analyse et de l’atténuation des risques, mais aussi de la gestion des rôles et des privilèges, de la mise en service et des certifications d’accès dans vos environnements hybrides.

SAP Process Control : explorez les améliorations possibles dans des domaines tels que la gestion des risques, les contrôles, le mappage des réglementations et politiques, les tests (notamment la surveillance continue des contrôles), les évaluations, etc.

SAP Risk Management : quantifiez les avantages potentiels d’une approche d’entreprise en matière de gestion des risques dans des domaines tels que la planification, la gestion des réactions ou encore l’identification, l’analyse et le reporting des principaux domaines à risques.

SAP Audit Management : découvrez comment rationaliser les audits internes et améliorer leur qualité en facilitant la documentation des preuves, l’organisation des tâches administratives et la création de rapports, sur site et à distance.

SAP Business Integrity Screening : identifiez les opportunités d’économies potentielles en réduisant les pertes liées à la fraude, via le contrôle de gros volumes de transactions, mais aussi de partenaires, afin de détecter toute anomalie.

Invitation spéciale : en savoir plus à l’occasion de notre prochain événement virtuel !

Rejoignez-moi, ainsi que mes collègues Neil Patrick, Thomas Frenehard et Vishal Verma, pour obtenir des insights de la part de SAP, mais aussi de nos invités spéciaux, Marsha Reppy d’EY et Michael Rasmussen de GRC 20/20, pour notre présentation intitulée « Risk and Compliance », proposée dans le cadre du sommet virtuel SAP Finance and Risk.

Nous évoquerons l’environnement actuel et la façon dont les technologies SAP peuvent aider les professionnels de la gestion des risques, des audits, des contrôles et de la conformité à transformer votre approche en matière d’automatisation et de conformité. Nous évoquerons également nos principales solutions GRC (Thomas Frenehard), ainsi que notre solution SAP Cloud Identity Access Governance (Swetta Singh).

En somme, nous vous proposons 45 minutes particulièrement riches et intenses, axées sur les risques et la conformité, et la présentation de multiples fonctionnalités absolument incontournables.

Informations complémentaires :

En attendant, voici quelques suggestions :

  • Regardez cet entretien de 10 minutes avec le directeur des audits internes d’OYAK Mining Metallurgy Group, Dilek ÇETİN, qui explique comment son entreprise a transformé ses processus d’audit et GRC via un modèle basé sur « trois lignes », pour plus d’automatisation, d’assurance et de visibilité, grâce aux solutions SAP GRC.
  • Accédez à notre dizaine de sessions à la demande pour bénéficier de présentations de produits approfondies et pour découvrir les nombreux cas dans lesquels SAP utilise ses propres solutions pour gérer les risques, automatiser des centaines de contrôles et effectuer ses propres programmes d’audit interne à travers l’entreprise. Inscrivez-vous pour regarder la session de votre choix et approfondir les domaines de la GRC (gouvernance, gestion des risques et conformité), de la gouvernance des accès, de la confidentialité et de la cybersécurité.
  • Découvrez l’approche de KraftHeinz avec les solutions SAP GRC et son parcours avec Risk Navigator d’EY.

Publié en anglais sur blogs.sap.com

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Source de l’article sur sap.com

Over the last fortnight one site builder has gone toe-to-toe with another, as Wix launched a marketing campaign aimed at attracting WordPress users, and instead attracted universal ire.

First, Wix sent out expensive headphones as gifts to key WordPress “influencers” in an attempt to lure them to the platform. Second, they produced a series of adverts that instead of promoting their own product, tried to imply that WordPress is so bad you’ll need mental health counselling to cope with it; it’s been widely frowned upon, but am I alone in thinking they’re not a million miles away from Apple’s anti-Windows adverts? No, I’m not.

Then, Wix made an attempt to go viral with an uncomfortable video in which a character portraying “WordPress” releases a “secret” message warning the community of “fake news” supposedly due to be released by Wix. The language and the styling is clear: WordPress is unhip daddio.

Unlike WordPress, Wix is a publicly owned company, it has an obligation to its shareholders to maximize its revenue. Had Wix targeted WordPress’ many failings, that would have been fair game. Had they gone after Shopify, or Webflow, or Squarespace, or one of the many other site builders on the market no one would have blinked an eye. Wix’s error wasn’t going after WordPress, or even the tactics used to do so, Wix’s mistake was in attacking the very community it was attempting to court.

I’m not a big fan of WordPress. I’ve built around a dozen sites in it over the years and we’ve never got along, WordPress and I. But I am a big fan of the ethos of WordPress; who doesn’t love free, open source software, built by volunteers?

The holy grail of marketing is transforming customers into evangelists — individuals who will bare their chests, paint their face with woad, and charge headlong onto social media at the merest hint of a perceived slight. You can’t buy them. It’s a loyalty that has to be cultivated over years, and requires more give than take. WordPress has those evangelists, people who see their careers in web design as intertwined with the CMS. No amount of free headphones is going to convert them to a closed system like Wix.

The irony is that Wix’s approach stemmed from the WordPress community itself. If it is going to celebrate “powering 40% of the Web” then it has to expect to make itself a target. If you’re an antelope, you don’t douse yourself in bbq sauce and strut around the waterhole where the lions like to hang out.

If the row rumbles on, it will eventually end in an apology and a promise from Wix to “do better.” But the truth is, all Wix did was confuse a community of people trying to build websites, with a competing business.

This time next year, Wix will still be recovering from the damage to its reputation, and WordPress will be telling us it powers 110% of the Web.

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Source de l’article sur Webdesignerdepot

We’re no longer arguing about whether climate change exists because climate change is now extensively documented. Instead, we’re arguing over whether climate change is a natural cycle or human-accelerated.

At this point, the reasonable best-case (yes, best-case) scenario is that global temperatures will rise by 2˚C — if we don’t meet our global emissions targets, then it will be higher.

A 2˚C rise in temperature means a rise in sea levels of approximately 20m in the next 100 years. Major cities, including New York and London, will be decimated. Florida will become an island off the coast of Georgia. Venice is in serious trouble, as is the whole of the Netherlands. Many low-lying island nations will cease to exist. If we do nothing, there may not be enough farmable land left to sustain the population.

According to sustainablewebdesign.org, the whole Internet currently churns out 3.8% of global carbon emissions. Next Tuesday is Earth Day 2021, making this a great time to think about your own sites’ carbon footprint.

The key to reducing a website’s carbon footprint is to use as little electricity as possible — including battery power because batteries need to be charged. Some simple ways to achieve this are using dark mode, limiting the amount of resource-hungry JavaScript you use, and limiting your site’s payload. Small incremental gains like these can radically reduce the damage your sites are doing, and conveniently they also happen to be good for UX.

But let’s look at the numbers. An environmentally consciously designed site that gets 100,000 page views per year will output around 0.055 tons of CO2 per annum. By comparison, the average human produces 4 tons of CO2 (in Western countries, it’s closer to 16 tons) over the same period. The world as a whole produces 43.1 billion tons of CO2 per year. If you redesign your site to reduce power usage by 10%, you’ll have solved 0.0000000000001% of the problem.

With such a small impact on such a huge problem, is it really worth changing how we design websites to limit climate change?

Featured image via USGS.

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Source de l’article sur Webdesignerdepot

Le Big Data est le flot d’informations dans lequel nous nous trouvons tous les jours (des zettaoctets de données provenant de nos ordinateurs, des terminaux mobiles et des capteurs). Ces données sont utilisées par les entreprises pour orienter la prise de décisions, améliorer les processus et les stratégies, et créer des produits, des services et des expériences centrés sur le client.

Le Big Data désigne non seulement de gros volumes de données, mais aussi des données de nature variée et complexe. Il dépasse généralement la capacité des bases de données traditionnelles à capturer, gérer et traiter ce type de données. De plus, le Big Data peut provenir de n’importe où et de tout ce que nous sommes en mesure de surveiller numériquement. Les satellites, les appareils IoT (Internet des Objets), les radars et les tendances des réseaux sociaux ne sont que quelques exemples parmi la multitude de sources de données explorées et analysées pour rendre les entreprises plus résilientes et compétitives.


L’importance de l’analyse du Big Data

La véritable valeur du Big Data se mesure d’après votre capacité à l’analyser et à le comprendre. L’intelligence artificielle (IA), le machine learning et les technologies de base de données modernes permettent de visualiser et d’analyser le Big Data pour fournir des informations exploitables en temps réel. L’analyse du Big Data aide les entreprises à exploiter leurs données en vue de saisir de nouvelles opportunités et de créer de nouveaux modèles de gestion. Comme l’a si bien dit Geoffrey Moore, auteur et analyste de gestion, « sans analyse du Big Data, les entreprises sont aveugles et sourdes, errant sur le Web comme des cerfs sur une autoroute ».

How does Big Data and Analytics work? Simply Explained

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How does Big Data and Analytics work? Simply Explained


L’évolution du Big Data

Aussi inconcevable que cela puisse paraître aujourd’hui, l’Apollo Guidance Computer a emmené l’homme sur la lune avec moins de 80 kilo-octets de mémoire. Depuis, la technologie informatique s’est développée à un rythme exponentiel, de même que la génération de données. La capacité technologique mondiale à stocker des données a doublé tous les trois ans depuis les années 1980. Il y a un peu plus de 50 ans, lors du lancement d’Apollo 11, la quantité de données numériques générées dans le monde aurait pu tenir dans un ordinateur portable. Aujourd’hui, l’IDC estime ce chiffre à 44 zettaoctets (soit 44 000 milliards de gigaoctets) et prévoit qu’il atteindra 163 zettaoctets en 2025.

44 zettaoctets de données numériques aujourd’hui, IDC

163 zettaoctets de données numériques en 2025, IDC

Plus les logiciels et la technologie se développent, moins les systèmes non numériques sont viables. Le traitement des données générées et collectées numériquement requiert des systèmes de data management plus avancés. En outre, la croissance exponentielle des plates-formes de réseaux sociaux, des technologies pour smartphones et des appareils IoT connectés numériquement ont contribué à l’émergence du Big Data.


Types de Big Data : que sont les données structurées et non structurées ?

Les ensembles de données sont généralement catégorisés en trois types, selon leur structure et la complexité de leur indexation.

Illustration des différents types de big data : données structurées, données non-structurées, données semi-structurées.

  1. Données structurées : ce type de données est le plus simple à organiser et à rechercher. Il peut inclure des données financières, des machine logs et des détails démographiques. Une feuille de calcul Microsoft Excel, avec sa mise en forme de colonnes et de lignes prédéfinies, offre un moyen efficace de visualiser les données structurées. Ses composants peuvent facilement être catégorisés, ce qui permet aux concepteurs et administrateurs de bases de données de définir des algorithmes simples pour la recherche et l’analyse. Même lorsque les données structurées sont très volumineuses, elles ne sont pas nécessairement qualifiées de Big Data, car elles sont relativement simples à gérer et ne répondent donc pas aux critères qui définissent le Big Data. Traditionnellement, les bases de données utilisent un langage de programmation appelé SQL (Structured Query Language) pour gérer les données structurées. SQL a été développé par IBM dans les années 1970 pour permettre aux développeurs de créer et gérer des bases de données relationnelles (de type feuille de calcul) qui commençaient à émerger à l’époque.
  2. Données non structurées : cette catégorie de données peut inclure des publications sur les réseaux sociaux, des fichiers audio, des images et des commentaires client ouverts. Ces données ne peuvent pas être facilement capturées dans les bases de données relationnelles standard en lignes et colonnes. Auparavant, les entreprises qui voulaient rechercher, gérer ou analyser de grandes quantités de données non structurées devaient utiliser des processus manuels laborieux. La valeur potentielle liée à l’analyse et à la compréhension de ces données ne faisait aucun doute, mais le coût associé était souvent trop exorbitant pour en valoir la peine. Compte tenu du temps nécessaire, les résultats étaient souvent obsolètes avant même d’être générés. Contrairement aux feuilles de calcul ou aux bases de données relationnelles, les données non structurées sont généralement stockées dans des lacs de données, des entrepôts de données et des bases de données NoSQL.
  3. Données semi-structurées : comme leur nom l’indique, les données semi-structurées intègrent à la fois des données structurées et non structurées. Les e-mails en sont un bon exemple, car ils incluent des données non structurées dans le corps du message, ainsi que d’autres propriétés organisationnelles telles que l’expéditeur, le destinataire, l’objet et la date. Les dispositifs qui utilisent le marquage géographique, les horodatages ou les balises sémantiques peuvent également fournir des données structurées avec un contenu non structuré. Une image de smartphone non identifiée, par exemple, peut indiquer qu’il s’agit d’un selfie et préciser l’heure et l’endroit où il a été pris. Une base de données moderne exécutant une technologie d’IA peut non seulement identifier instantanément différents types de données, mais aussi générer des algorithmes en temps réel pour gérer et analyser efficacement les ensembles de données disparates.

Les sources du Big Data

Les objets générateurs de données se développent à un rythme spectaculaire, depuis les drones jusqu’aux grille-pains. Toutefois, à des fins de catégorisation, les sources de données sont généralement divisées en trois types :

Illustration des différentes sources du big data : données sociales, données machine, données altérables.

Données sociales

Comme leur nom l’indique, les données sociales sont générées par les réseaux sociaux : commentaires, publications, images et, de plus en plus, vidéos. En outre, compte tenu de l’ubiquité croissante des réseaux 4G et 5G, on estime que le nombre de personnes dans le monde qui regardent régulièrement des contenus vidéo sur leur smartphone atteindra 2,72 milliards en 2023. Bien que les tendances concernant les réseaux sociaux et leur utilisation évoluent rapidement et de manière imprévisible, leur progression en tant que générateurs de données numériques est incontestable.

Données machine

Les machines et appareils IoT sont équipés de capteurs et ont la capacité d’envoyer et de recevoir des données numériques. Les capteurs IoT aident les entreprises à collecter et traiter les données machine provenant des appareils, des véhicules et des équipements. Globalement, le nombre d’objets générateurs de données augmente rapidement, des capteurs météorologiques et de trafic jusqu’à la surveillance de la sécurité. Selon l’IDC, il y aura plus de 40 milliards d’appareils IoT en 2025, générant près de la moitié des données numériques mondiales.

Données altérables

Il s’agit des données parmi les plus évolutives au monde. Par exemple, un détaillant international traite plus d’un million de transactions client par heure. Si l’on ajoute à cela les transactions d’achat et bancaires au niveau mondial, on comprend mieux le volume phénoménal de données générées. En outre, les données altérables contiennent de plus en plus de données semi-structurées, y compris des images et des commentaires, ce qui les rend d’autant plus complexes à gérer et à traiter.


Les cinq V du Big Data

Ce n’est pas parce qu’un ensemble de données est volumineux qu’il s’agit nécessairement de Big Data. Pour être qualifiées en tant que telles, les données doivent posséder au minimum les cinq caractéristiques suivantes :

Illustration des 5 V du Big Data : Volume, Vitesse, Variété, Véracité, Valeur.

  1. Volume : même si le volume n’est pas le seul composant qui constitue le Big Data, il s’agit d’une de ses caractéristiques principales. Pour gérer et exploiter pleinement le Big Data, des algorithmes avancés et des analyses pilotées par l’IA sont nécessaires. Mais avant tout cela, il doit exister un moyen fiable et sécurisé de stocker, d’organiser et d’extraire les téraoctets de données détenus par les grandes entreprises.
  2. Vitesse : auparavant, les données générées devaient ensuite être saisies dans un système de base de données traditionnel (souvent manuellement) avant de pouvoir être analysées ou extraites. Aujourd’hui, grâce à la technologie du Big Data, les bases de données sont capables de traiter, d’analyser et de configurer les données lorsqu’elles sont générées, parfois en l’espace de quelques millisecondes. Pour les entreprises, cela signifie que les données en temps réel peuvent être exploitées pour saisir des opportunités financières, répondre aux besoins des clients, prévenir la fraude et exécuter toute autre activité pour laquelle la rapidité est un facteur clé.
  3. Variété : les ensembles de données contenant uniquement des données structurées ne relèvent pas nécessairement du Big Data, quel que soit leur volume. Le Big Data comprend généralement des combinaisons de données structurées, non structurées et semi-structurées. Les solutions de gestion des données et les bases de données traditionnelles n’offrent pas la flexibilité et le périmètre nécessaires pour gérer les ensembles de données complexes et disparates qui constituent le Big Data.
  4. Véracité : bien que les bases de données modernes permettent aux entreprises d’accumuler et d’identifier des volumes considérables de Big Data de différents types, elles ne sont utiles que si elles sont précises, pertinentes et opportunes. S’agissant des bases de données traditionnelles alimentées uniquement avec des données structurées, le manque de précision des données était souvent dû à des erreurs syntaxiques et des fautes de frappe. Les données non structurées présentent toute une série de nouvelles difficultés en matière de véracité. Les préjugés humains, le « bruit social » et les problèmes liés à la provenance des données peuvent avoir un impact sur la qualité des données.
  5. Valeur : les résultats de l’analyse du Big Data sont souvent fascinants et inattendus. Mais pour les entreprises, l’analyse du Big Data doit fournir une visibilité qui les aident à gagner en compétitivité et en résilience, et à mieux servir leurs clients. Les technologies modernes du Big Data offrent la possibilité de collecter et d’extraire des données susceptibles de procurer un avantage mesurable à la fois en termes de résultats et de résilience opérationnelle.

Avantages du Big Data

Les solutions modernes de gestion du Big Data permettent aux entreprises de transformer leurs données brutes en informations pertinentes avec une rapidité et une précision sans précédent.

  • Développement de produits et de services :l’analyse du Big Data permet aux développeurs de produits d’analyser les données non structurées, telles que les témoignages clients et les tendances culturelles, et de réagir rapidement.
  • Maintenance prédictive : dans le cadre d’uneenquête internationale, McKinsey a constaté que l’analyse du Big Data émanant des machines IoT pouvait réduire les coûts de maintenance des équipements jusqu’à 40 %.
  • Expérience client :dans le cadre d’une enquête réalisée en 2020 auprès de responsables d’entreprises du monde entier, Gartner a déterminé que « les entreprises en croissance collectent plus activement des données sur l’expérience client que les entreprises à croissance nulle ». L’analyse du Big Data permet aux entreprises d’améliorer et de personnaliser l’expérience de leurs clients avec leur marque.
  • Gestion de la résilience et des risques :la pandémie de COVID-19 a été une véritable prise de conscience pour de nombreux dirigeants d’entreprise qui se sont rendu compte à quel point leur activité était vulnérable. La visibilité offerte par le Big Data peut aider les entreprises à anticiper les risques et à se préparer aux imprévus.
  • Économies et efficacité accrue : lorsque les entreprises effectuent une analyse avancée du Big Data pour tous les processus de l’organisation, elles peuvent non seulement détecter les inefficacités, mais aussi déployer des solutions rapides et efficaces.
  • Amélioration de la compétitivité : les informations obtenues grâce au Big Data peuvent aider les entreprises à réaliser des économies, à satisfaire leurs clients, à concevoir de meilleurs produits et à innover dans les opérations de gestion.

IA et Big Data

La gestion du Big Data repose sur des systèmes capables de traiter et d’analyser efficacement de gros volumes d’informations disparates et complexes. À cet égard, le Big Data et l’IA ont une relation de réciprocité. Sans l’IA pour l’organiser et l’analyser, le Big Data n’aurait pas grande utilité. Et pour que l’IA puisse générer des analyses suffisamment fiables pour être exploitables, le Big Data doit contenir des ensembles de données suffisamment étendus. Comme l’indique Brandon Purcell, analyste chez Forrester Research, « les données sont au cœur de l’intelligence artificielle. Un système d’IA doit apprendre des données pour remplir sa fonction ».

« Les données sont au cœur de l’intelligence artificielle. Un système d’IA doit apprendre des données pour remplir sa fonction ».

Brandon Purcell, analyste, Forrester Research


Machine learning et Big Data

Les algorithmes de machine learning définissent les données entrantes et identifient des modèles associés. Ces informations permettent de prendre des décisions avisées et d’automatiser les processus. Le machine learning se nourrit du Big Data, car plus les ensembles de données analysés sont fiables, plus le système est susceptible d’apprendre, de faire évoluer et d’adapter ses processus en continu.


Technologies du Big Data

Architecture du Big Data

À l’instar de l’architecture du bâtiment, l’architecture du Big Data fournit un modèle pour la structure de base déterminant la manière dont les entreprises gèrent et analysent leurs données. L’architecture du Big Data mappe les processus requis pour gérer le Big Data à travers quatre « couches » de base, des sources de données au stockage des données, puis à l’analyse du Big Data, et enfin via la couche de consommation dans laquelle les résultats analysés sont présentés en tant que Business Intelligence.

‍Analyse du Big Data

Ce processus permet de visualiser les données de manière pertinente grâce à l’utilisation de la modélisation des données et d’algorithmes spécifiques aux caractéristiques du Big Data. Dans le cadre d’une étude approfondie et d’une enquête de la MIT Sloan School of Management, plus de 2 000 dirigeants d’entreprise ont été interrogés sur leur expérience en matière d’analyse du Big Data. Comme on pouvait s’y attendre, ceux qui s’étaient impliqués dans le développement de stratégies de gestion du Big Data ont obtenu les résultats les plus significatifs.

Big Data et Apache Hadoop

Imaginez une grande boîte contenant 10 pièces de 10 centimes et 100 pièces de 5 centimes. Puis imaginez 10 boîtes plus petites, côte à côte, contenant chacune 10 pièces de 5 centimes et une seule pièce de 10 centimes. Dans quel scénario sera-t-il plus facile de repérer les pièces de 10 centimes ? Hadoop fonctionne sur ce principe. Il s’agit d’une structure en open source permettant de gérer le traitement du Big Data distribué sur un réseau constitué de nombreux ordinateurs connectés. Ainsi, au lieu d’utiliser un gros ordinateur pour stocker et traiter toutes les données, Hadoop regroupe plusieurs ordinateurs sur un réseau pouvant évoluer presque à l’infini et analyse les données en parallèle. Ce processus utilise généralement un modèle de programmation appelé MapReduce, qui coordonne le traitement du Big Data en regroupant les ordinateurs distribués.

Lacs de données, entrepôts de données et NoSQL

Les bases de données traditionnelles de type feuille de calcul SQL servent à stocker les données structurées. Le Big Data non structuré et semi-structuré nécessite des modèles de stockage et de traitement uniques, car il ne peut pas être indexé et catégorisé. Les lacs de données, les entrepôts de données et les bases de données NoSQL sont des référentiels de données capables de gérer les ensembles de données non traditionnels. Un lac de données est un vaste pool de données brutes qui n’ont pas encore été traitées. Un entrepôt de données est un référentiel de données qui ont déjà été traitées à des fins spécifiques. Les bases de données NoSQL fournissent un schéma flexible qui peut être modifié en fonction de la nature des données à traiter. Ces systèmes présentent chacun des avantages et des inconvénients, c’est pourquoi de nombreuses entreprises utilisent plutôt une combinaison de ces référentiels de données pour répondre au mieux à leurs besoins.

Bases de données in-memory

Les bases de données traditionnelles sur disque ont été conçues pour SQL et les bases de données relationnelles. Bien qu’elles soient capables de traiter de gros volumes de données structurées, elles ne sont pas adaptées au stockage et au traitement des données non structurées. Dans le cas des bases de données in-memory, le traitement et l’analyse se font entièrement dans la RAM, pour ne pas avoir à extraire les données d’un système sur disque. Les bases de données in-memory reposent également sur des architectures distribuées. Cela signifie qu’elles peuvent atteindre des vitesses beaucoup plus élevées en utilisant le traitement parallèle, par rapport aux modèles de base de données sur disque à un seul nœud.


Fonctionnement du Big Data

Le Big Data remplit ses fonctions lorsque son analyse fournit des informations pertinentes et exploitables qui améliorent l’activité de manière significative. Pour se préparer à la transition vers le Big Data, les entreprises doivent s’assurer que leurs systèmes et processus sont en mesure de collecter, de stocker et d’analyser le Big Data.

Illustration du fonctionnement du Big Data : collecter le Big Data, stocker le Big Data, Analyser le Big Data

  1. Collecter le Big Data.Une grande partie du Big Data est constituée d’énormes ensembles de données non structurées qui émanent de sources disparates et incohérentes. Les bases de données traditionnelles sur disque et les mécanismes d’intégration des données ne sont pas suffisamment performants pour les gérer. La gestion du Big Data requiert des solutions de base de données in-memory et des solutions logicielles spécifiques de l’acquisition de ce type de données.
  2. Stocker le Big Data.Comme son nom l’indique, le Big Data est volumineux. De nombreuses entreprises utilisent des solutions de stockage sur site pour leurs données existantes et espèrent réaliser des économies en réutilisant ces référentiels pour traiter le Big Data. Toutefois, le Big Data est plus performant lorsqu’il n’est pas soumis à des contraintes de taille et de mémoire. Les entreprises qui n’intègrent pas dès le départ des solutions de stockage Cloud dans leurs modèles de Big Data le regrettent souvent quelques mois plus tard.
  3. Analyser le Big Data. Il est impossible d’exploiter pleinement le potentiel du Big Data sans utiliser les technologies d’IA et de machine learning pour l’analyser. L’un des cinq V du Big Data est la « vitesse ». Pour être utiles et exploitables, les informations du Big Data doivent être générées rapidement. Les processus d’analyse doivent s’auto-optimiser et tirer régulièrement profit de l’expérience, un objectif qui ne peut être atteint qu’avec l’IA et les technologies modernes de bases de données.

Applications du Big Data

La visibilité offerte par le Big Data est bénéfique à la plupart des entreprises ou secteurs d’activité. Cependant, ce sont les grandes entreprises aux missions opérationnelles complexes qui en tirent souvent le meilleur parti.

Finance

Dans le Journal of Big Data, une étude de 2020 souligne que le Big Data « joue un rôle important dans l’évolution du secteur des services financiers, en particulier dans le commerce et les investissements, la réforme fiscale, la détection et les enquêtes en matière de fraude, l’analyse des risques et l’automatisation ». Le Big Data a également contribué à transformer le secteur financier en analysant les données et les commentaires des clients pour obtenir les informations nécessaires à l’amélioration de la satisfaction et de l’expérience client. Les ensembles de données altérables figurent parmi les plus importants et les plus évolutifs au monde. L’adoption croissante de solutions avancées de gestion du Big Data permettra aux banques et aux établissements financiers de protéger ces données et de les utiliser d’une manière qui bénéficie à la fois au client et à l’entreprise.

Hygiène et santé
publique

L’analyse du Big Data permet aux professionnels de santé d’établir des diagnostics plus précis, fondés sur des données avérées. De plus, le Big Data aide les administrateurs d’hôpitaux à identifier les tendances, à gérer les risques et à limiter les dépenses inutiles, afin de consacrer le maximum de fonds aux soins des patients et à la recherche. En cette période de pandémie, les chercheurs du monde entier s’efforcent de traiter et de gérer au mieux la COVID-19, et le Big Data joue un rôle fondamental dans ce processus. Un article de juillet 2020 paru dans The Scientist explique comment des équipes médicales ont pu collaborer et analyser le Big Data afin de lutter contre le coronavirus : « Nous pourrions transformer la science clinique en exploitant les outils et les ressources du Big Data et de la science des données d’une manière que nous pensions impossible ».

Transport et logistique

L’« effet Amazon » est un terme qui définit la manière dont Amazon a fait de la livraison en un jour la nouvelle norme, les clients exigeant désormais la même vitesse d’expédition pour tout ce qu’ils commandent en ligne. Le magazine Entrepreneur souligne qu’en raison de l’effet Amazon, « la course logistique au dernier kilomètre ne fera que s’intensifier ». Les entreprises du secteur s’appuient de plus en plus sur l’analyse du Big Data pour optimiser la planification des itinéraires, la consolidation des charges et les mesures d’efficacité énergétique.

Éducation

Depuis l’apparition de la pandémie, les établissements d’enseignement du monde entier ont dû réinventer leurs programmes d’études et leurs méthodes d’enseignement afin de faciliter l’apprentissage à distance. L’un des principaux défis a été de trouver des moyens fiables d’analyser et d’évaluer la performance des étudiants et l’efficacité globale des méthodes d’enseignement en ligne. Un article paru en 2020 au sujet de l’impact du Big Data sur la formation et l’apprentissage en ligne indique, au sujet des enseignants, que « le Big Data les aide à gagner en confiance pour personnaliser l’enseignement, développer l’apprentissage mixte, transformer les systèmes d’évaluation et promouvoir l’apprentissage continu ».

Énergie et services publics

Selon le U.S. Bureau of Labor Statistics, le service public consacre plus de 1,4 milliard de dollars aux relevés de compteurs et s’appuie généralement sur des compteurs analogiques et des lectures manuelles peu fréquentes. Les relevés de compteurs intelligents fournissent des données numériques plusieurs fois par jour et, grâce à l’analyse du Big Data, ces informations permettent d’accroître l’efficacité de la consommation énergétique, ainsi que la précision des prix et des prévisions. En outre, lorsque les agents n’ont plus à se charger des relevés de compteurs, la saisie et l’analyse des données peuvent permettre de les réaffecter plus rapidement là où les réparations et les mises à niveau sont les plus urgentes.

Publié en anglais sur insights.sap.com

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Source de l’article sur sap.com

8 startups françaises et internationales, spécialisées dans l’innovation autour de l’agriculture et de l’agroalimentaire, rejoignent cette sixième édition. Leur but ? Aider ces deux secteurs à se transformer, via des nouvelles technologies, pour avoir un impact positif et durable.

SAP.iO Foundry Paris annonce aujourd’hui le lancement de son nouveau programme d’accélération autour de l’Agribusiness. Suite à son appel à candidature en janvier dernier, le jury de SAP.iO composé de collaborateurs SAP, de partenaires (Deloitte, Accenture), et de fonds d’investissements (CapAgro et Astanor Venture) et de nombreux clients a retenu 8 startups spécialisées en procurement, supply chain, en plateformes de suivi de production et en outils d’aide à la décision. Pendant 10 semaines, SAP.iO va accompagner ces jeunes pousses dans leur croissance autant sur l’aspect business que technologique.

SAP.iO Foundry Paris ouvre ses portes à des startups du monde entier

Cette sixième promotion dépasse les frontières habituelles de SAP.iO Foundry Paris avec 3 startups françaises, 2 américaines 1 israélienne, 1 allemande et 1 canadienne.

Partant du constat que la France est l’une des plus grandes puissances agricoles, SAP.iO Foundry Paris lance le 1er programme d’accélération startups de SAP entièrement dédié à cette industrie. Les 8 jeunes pousses ont été retenues pour leurs technologies et leurs approches innovantes en matière de transition écologique. Grâce à l’expertise de SAP sur le sujet, notamment en Europe et aux Etats-Unis, l’accélérateur de startups offre à ces jeunes pousses l’opportunité de se positionner sur l’ensemble du globe.

Ce nouveau programme d’accélération sera articulé autour de 3 problématiques :

  • Digital Farming & Data-Driven Agriculture : comment intégrer dans l’Agribusiness de la donnée, de l’intelligence artificielle, de l’analytique, de la plateforme d’aide à la décision ?
  • Next-gen Agricultural Origination Processes : comment combiner conformité et traçabilité dans l’ensemble du processus de production et de transformation ?
  • Sustainable AgriBusiness Supply Chains : comment faire de l’agriculture plus responsable et respectueuse de l’environnement tout au long de la chaine de valeur ?

8 startups à forte valeur ajoutée orientées AgTech sélectionnées

  • Agrora permet aux transformateurs et aux négociants de produits agricoles de gagner du temps sur les processus d’approvisionnement et de distribution en offrant un logiciel d’approvisionnement pour les produits agricoles.
  • Clarifruit est une startup israélienne spécialisée dans le contrôle qualité des produits frais et notamment des fruits, qui grâce à l’intelligence artificielle et à des caméras, permet d’identifier si les fruits sont de bonne qualité et propres à la consommation.
  • Connecting Food est la première plateforme collaborative française utilisant la technologie blockchain et des modules intelligents pour apporter de la transparence, une traçabilité de bout en bout et un audit numérique complet des produits alimentaires avant de les mettre dans les mains des consommateurs.
  • Grain Chain Inc, startup américaine, a développé une plateforme révolutionnaire qui uniformise les règles du jeu pour les producteurs, les acheteurs, les opérateurs de stockage, les prêteurs et tous les autres participants de la chaîne d’approvisionnement agricole mondiale. Sa solution combine la blockchain et la technologie axée sur l’IoT pour vérifier et exécuter automatiquement les contrats intelligents, créant ainsi des flux de travail entièrement automatisés et numérisés à chaque étape.
  • Heavy Connect est une plateforme mobile américaine spécialisée dans le respect de réglementations, répondant aux difficultés que peuvent rencontrer les agriculteurs, souvent confrontés à de nombreux contrôles sanitaires et réglementaires.
  • Milk Moovement est une startup canadienne déjà bien établie et qui se développe sur toute la chaîne d’approvisionnement du lait, de la récolte à la livraison. Milk Moovement agit comme un outil de communication entre toutes les entreprises impliquées dans la chaîne d’approvisionnement des produits laitiers.
  • Procsea France SASEn dotant l’industrie des produits de la mer des dernières technologies, en structurant et en standardisant les données, et en améliorant la traçabilité et la durabilité de la filière, ProcSea, startup française basée à Rennes, apporte de la valeur à chacun de ces acteurs et transforme également le commerce des produits de la mer dans son ensemble.
  • Sencrop est une plateforme française d’aide à la décision avec la particularité de pouvoir gérer et animer une communauté autour de sa plateforme pouvant connecter ensemble des capteurs IoT et différentes sources d’informations qui vont permettre d’aider l’agriculteur à prendre la bonne décision.

« L’industrie agroalimentaire est un secteur d’activité majeur pour la France. Au niveau européen, elle se situe au deuxième rang derrière l’Allemagne et on compte aujourd’hui beaucoup de grands groupes français d’envergure internationale. L’innovation est un facteur clé de la compétitivité du secteur, c’est également un moyen de réduire les inégalités et problématiques alimentaires mondiales. C’est dans ce contexte que nous avons décidé d’accompagner des startups dans le domaine Agtech. C’est avec beaucoup d’enthousiasme, que nous lançons notre 1er programme d’accélération startups de SAP entièrement dédié à l’agriculture et à l’agroalimentaire. D’envergure internationale, cette nouvelle promotion vise à apporter au secteur de l’agribusiness différents axes d’améliorations : plus d’efficacité, de transparence et de sécurité. C’est dans ce sens que nous avons sélectionné ces huit jeunes pousses françaises et étrangères dont la mission est de créer des solutions innovantes et complémentaires à celles de SAP pour apporter ensemble plus de valeur à nos clients », explique Sébastien Gibier, directeur de l’accélérateur SAP.iO Foundry Paris.

Avec ce programme et celui de ses autres accélérateurs dans le monde, SAP.iO confirme son ambition d’aller plus loin en 2021 et de vouloir devenir le One Stop Shop de SAP pour les startups à l’échelle mondiale grâce à ses différents programmes complémentaires.

Retrouvez tous les programmes startups proposés par SAP.iO sur leur site internet

Plus d’informations sur SAP.iO Foundry Paris, Agribusiness Industry Accelerator

À propos de SAP

La stratégie de SAP vise à aider chaque organisation à fonctionner en “entreprise intelligente”. En tant que leader du marché des logiciels d’application d’entreprise, nous aidons les entreprises de toutes tailles et de tous secteurs à opérer au mieux : 77 % des transactions commerciales mondiales entrent en contact avec un système SAP®. Nos technologies de Machine Learning, d’Internet des objets (IoT) et d’analytique avancées aident nos clients à transformer leurs activités en “entreprises intelligentes”. SAP permet aux personnes et aux organisations d’avoir une vision approfondie de leur business et favorise la collaboration afin qu’elles puissent garder une longueur d’avance sur leurs concurrents. Nous simplifions la technologie afin que les entreprises puissent utiliser nos logiciels comme elles le souhaitent – sans interruption. Notre suite d’applications et de services de bout en bout permet aux clients privés et publics de 25 secteurs d’activité dans le monde de fonctionner de manière rentable, de s’adapter en permanence et de faire la différence. Avec son réseau mondial de clients, partenaires, employés et leaders d’opinion, SAP aide le monde à mieux fonctionner et à améliorer la vie de chacun. Pour plus d’informations, visitez le site www.sap.com .

Contacts presse

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Etes-vous satisfait de votre système ERP ? Est-il temps de le mettre à niveau ? Vous avez peut-être écouté les témoignages de vos pairs quant à leur passage à des ERP modernes. Ou peut-être ressentez-vous le besoin de mettre en place de nouveaux processus pour rester compétitif et répondre aux attentes de vos clients, nouveaux processus que votre système actuel ne peut proposer. Quoi qu’il en soit, il est toujours bon d’évaluer en continu les performances du système, d’identifier les axes d’amélioration et d’anticiper les problèmes qui pourraient subvenir.

Le système ERP parfait existe-t-il ?

La réponse courte est « non ». Et même si le système parfait existait pour vos besoins spécifiques à un moment donné, ces besoins évoluent en permanence. Il faut donc garder le contrôle, évaluer dans quelle mesure votre ERP répond à vos besoins actuels et identifier les tendances qui pourraient entraîner des problèmes.

Il est en vogue de qualifier les systèmes installés de « legacy ERP ». Ce qui suggère une ancienne technologie et des systèmes obsolètes. C’est injuste car de nombreux systèmes installés sont régulièrement entretenus, mis à niveau et pleinement capables d’évoluer, de s’adapter, aux nouveaux besoins.

Cela dit, les mises à niveau des ERP sont facultatives, bien que fortement encouragées par les fournisseurs. Il est important de se tenir au courant des corrections et des améliorations disponibles. En cas de problèmes ou tendances défavorables, assurez-vous que votre système dispose de toutes les mises à jour et de la dernière version. Regardez ensuite si votre fournisseur propose des modules complémentaires ou des améliorations qui pourraient remédier aux lacunes constatées. Déterminez ce qu’il faudrait pour mettre en œuvre ces correctifs, en termes d’argent et d’efforts, et utilisez ces informations pour évaluer le coût du maintien de votre solution actuelle.

Votre logiciel ERP vous laisse-t-il tomber ?

En résumé, gardez votre système ERP à jour. Surveillez aussi de près ses performances. Les besoins, les vôtres comme ceux de vos clients, vont évoluer. Vous devez donc vous assurer que votre système ERP peut y répondre.

L’auto-évaluation mentionnée ci-dessus peut vous aider à identifier les défaillances et les sujets de préoccupation, par exemple :

  • Votre système est incapable de répondre aux nouveaux besoins ou limite les nouvelles initiatives.
  • Il ne prend pas en charge les nouvelles technologies et normes, ou seulement avec difficulté, à coût élevé et avec des retards. Le fournisseur est lent à intégrer de nouveaux éléments et nouvelles fonctionnalités.
  • Les fonctions sont difficiles à maîtriser et à utiliser, et nuisent à l’efficacité au lieu de la favoriser.
  • Le temps de réponse est excessivement lent. Le stockage et la récupération de l’information sont inadéquats, lourds ou ne répondent tout simplement pas aux besoins actuels en constante expansion.
  • Le système est coûteux et difficile à maintenir et à gérer, et ne bénéficie pas d’un soutien adéquat de la part de votre fournisseur.
  • Si votre système est vraiment un ancien ERP dont l’assistance du fournisseur s’amenuise, ou dont l’assistance technique se réduit, les programmeurs et analystes compétents deviendront plus chers et plus difficiles à trouver à mesure que le système deviendra plus obsolète et moins fiable.

C’est le genre de problèmes qui peuvent évoluer lentement et passer inaperçus pendant longtemps. Puis, soudain, il devient évident que les lacunes du système causent de graves problèmes ​- et qu’il faut faire quelque chose.

Combien dépensez-vous pour votre ERP ?

De nombreuses entreprises sont surprises lorsqu’elles font l’analyse et découvrent ce qu’il en coûte réellement pour maintenir leur système ERP existant en place et opérationnel. Cela peut sembler curieux pour les ETI, qui surveillent généralement de très près leurs dépenses. Mais il n’est pas toujours facile de distinguer les coûts directs et indirects associés à l’ERP.

Outre les frais mensuels et annuels versés au(x) fournisseur(s) de logiciels et au(x) fournisseur(s) de matériel, il y a des dépenses courantes pour le service et l’assistance de vos différents fournisseurs de services (par exemple service matériel, conseil ou réseau). N’oubliez pas d’inclure les coûts de mise à jour si vous avez détecté (ou pensez) que des mises à jour ou des améliorations sont nécessaires pour résoudre des problèmes existants ou anticipés, comme indiqué ci-dessus.

Considérez également les coûts internes directs du département informatique, y compris les salaires et les avantages, les locaux, les commodités et les fournitures. Essayez de distinguer ceux qui soutiennent directement votre ERP. N’oubliez pas qu’au moins certains de ces coûts subsisteront après la mise à niveau et le déploiement d’un nouveau système, surtout si vous remplacez un système traditionnel sur site par un autre système sur site. La structure des coûts pour les logiciels SaaS (Software-as-a-Service) basés sur le cloud est différente, mais vous aurez toujours besoin d’un point de comparaison pour prendre une décision défendable. Que cette décision soit de garder votre système actuel, de commencer une mise à niveau ERP ou de poursuivre un remplacement.

Quel serait le coût d’un nouveau système ?

Le coût potentiel du passage à un nouveau système ERP vous inquiète ? C’est compréhensible. Un nouveau système ERP est probablement l’une des plus grosses dépenses en équipement non productif qu’une entreprise fera au cours d’une année donnée. Néanmoins, par rapport aux avantages offerts et au montant dépensé pour le maintien du système actuel, la plupart des entreprises estiment que le coût est tout à fait raisonnable et justifiable. N’oubliez pas de penser en termes de coûts du cycle de vie – le coût total sur une période donnée, par exemple cinq à sept ans.

Lorsque vous examinez le coût d’acquisition et de déploiement d’un système de remplacement, sachez que les coûts du matériel et des licences logicielles ne sont qu’une partie de l’équation. Vous devez également inclure les éléments suivants dans votre évaluation :

  • La mise en réseau et les périphériques tels que les scanners de codes-barres, les appareils mobiles et les logiciels clients, ainsi que l’assistance.
  • La conversion et la saisie des données dans le nouveau système, ainsi que les dispositions pour l’archivage et l’accès aux enregistrements historiques.
  • La préparation aux sinistres, y compris les systèmes de sauvegarde ou de basculement, les ressources de récupération des données, la connectivité redondante et les communications.
  • La formation de l’équipe de déploiement de l’ERP et de tous les futurs utilisateurs (ce point est d’une importance capitale, ne le négligez pas).
  • Le développement et la documentation de nouveaux flux de travail.
  • L’assistance à l’implémentation. Il est probable qu’un certain niveau d’assistance sera inclus dans l’offre du fournisseur principal du système. Mais vous voudrez peut-être faire appel à une assistance supplémentaire du ou des fournisseurs, à des consultants externes, à votre cabinet comptable ou à d’autres personnes pour certains ou tous les éléments énumérés ci-dessus.
  • La charge supplémentaire pour vos employés pendant le déploiement sous forme d’heures supplémentaires, d’embauche d’intérimaires pour les aider dans leurs tâches habituelles afin qu’ils aient le temps de travailler sur le déploiement, ou de primes et autres incitations pour maintenir la motivation des salariés.

Sachez que la structure des coûts des systèmes SaaS basés sur le cloud est très différente de l’approche traditionnelle d’achat et d’implémentation sur site. Avec le SaaS, il y a peu ou pas de frais initiaux pour le matériel, car il s’agit essentiellement d’un abonnement. Un contrat SaaS inclut généralement une grande partie des coûts de maintenance et d’assistance. De sorte que vos coûts informatiques internes courants seront considérablement réduits. La plupart des entreprises estiment que le coût total sur cinq à sept ans avec un contrat SaaS sera probablement inférieur au coût total de l’achat et de la gestion en interne.

Au moment de prendre la décision de conserver votre système actuel ou d’envisager un remplacement, pensez aux bénéfices que vous pouvez en tirer. Avec une nouvelle solution ERP, vous bénéficierez d’une interface utilisateur moderne, de capacités et de fonctions supplémentaires, et vous améliorerez votre avantage concurrentiel. Tandis que si vous conservez votre ancien système, vous limitez votre capacité à rester agile, productif et compétitif. Bien que vous ne cherchiez pas en premier lieu à réaliser des économies, les exemples de réussite avec des ERP modernes démontrent que les bénéfices du passage à un nouveau système sont souvent moins coûteux et compensent les frais de mise à niveau.

Comment justifier financièrement un nouveau système ERP ?

Lorsqu’elles prennent une décision de cette importance, la plupart des entreprises exigent une analyse coûts-avantages sous la forme d’un retour sur investissement (ROI) attendu. Le côté coûts est facile : additionnez les coûts prévus comme indiqué ci-dessus. Du côté des avantages, il peut y avoir des économies directes sur les coûts informatiques, mais pour énumérer les principaux avantages, l’entreprise doit prévoir comment le système changera l’environnement de travail et permettra d’améliorer les performances, la productivité et le service à la clientèle.

  • Amélioration des performances : De nombreux projets ERP se justifient par les améliorations attendues en termes d’efficacité (réduction de la main-d’œuvre directe) et de réduction des coûts (y compris, mais sans s’y limiter, la réduction des stocks). Sachez toutefois que le système ne crée pas ces avantages par sa simple implémentation. Le système organise, analyse et présente les données de manière à ce que les responsables puissent mieux utiliser les ressources humaines et prendre de meilleures décisions, et c’est cela qui apporte les plus grands bénéfices. Gardez cela à l’esprit lorsque vous établissez un budget pour la formation des utilisateurs et pour la mise en œuvre de procédures améliorées.
  • Un meilleur service à la clientèle : Ces avantages sont moins directs, mais encore plus importants. En améliorant le service à la clientèle, vous pouvez théoriquement augmenter les ventes et les bénéfices, accroître votre part de marché et peut-être même augmenter vos marges, car un bon service à la clientèle apporte une valeur ajoutée au client sans ajouter de coût au produit lui-même. Dans certains cas, les améliorations du service à la clientèle deviennent une condition de survie. Car lorsqu’un nouveau ou un gros client attend des fonctionnalités telles que la transmission électronique des commandes ou l’amélioration des rapports informatisés, votre système ERP doit être à la hauteur.
  • Changements de l’environnement de travail : les systèmes d’aujourd’hui sont conçus pour être faciles à utiliser (l’UX, l’expérience utilisateur, est le mot actuellement à la mode) pour un accès rapide et facile à l’information. Le travail et le flux de travail de chaque utilisateur étant uniques, les systèmes actuels sont hautement personnalisés pour offrir à chacun les écrans et les processus de travail les plus efficaces et confortables. Cette efficacité accrue permettra aux salariés d’en faire plus et de gérer un plus grand volume d’affaires sans avoir besoin d’embaucher. Notez qu’il est déconseillé de justifier le système par une réduction des effectifs. Cela ne se produira probablement pas et la perspective de suppressions d’emplois ne motivera pas les salariés à adopter le système et à contribuer à son succès.

La sélection d’un ERP n’est qu’un début

Tout en suivant les conseils pour évaluer les systèmes ERP, gardez à l’esprit que le remplacement des systèmes existants n’est pas un processus simple ou rapide, mais qu’il vaut la peine car il peut apporter des avantages considérables lorsque l’ERP est correctement sélectionné et déployé.

La question que la plupart des entreprises se posent à ce stade est la suivante : « Combien de temps faut-il pour choisir et remplacer un système existant ? » Il n’y a pas de réponse unique. Cela dépend de la taille et de la complexité de l’organisation, du fait que l’un ou l’autre ou les deux systèmes (ancien et nouveau) soient basés sur le cloud, de la dynamique de l’entreprise et de l’équipe de déploiement, du niveau d’engagement de la direction dans le projet, et du degré de coopération ou de résistance au sein de la communauté des utilisateurs… pour ne citer que quelques-unes des variables. Certains déploiements peuvent être réalisés en quelques mois, d’autres prennent un an ou plus. Un partenaire expérimenté peut vous aider à établir un calendrier réaliste lorsque vous définissez votre plan de projet.

Nous n’avons pas besoin de vous répéter que le remplacement de votre système ERP sera forcément perturbant. S’il n’est pas possible de totalement les éviter, les perturbations peuvent cependant être minimisées grâce à un déploiement bien planifié et géré.

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Source de l’article sur sap.com

SAP annonce ce jour que l’équipementier automobile Faurecia a choisi SAP et SuccessFactors pour l’accompagner dans la digitalisation de ses processus RH afin de valoriser le potentiel de ses employés tout en leur permettant d’évoluer dans leur carrière de manière proactive.

Avec ses 266 sites industriels, 39 centres de R&D et ses 114 000 employés présents dans 35 pays, Faurecia est l’un des dix premiers équipementiers automobiles mondiaux proposant des solutions pour la Mobilité Durable et le Cockpit du Futur.

Simplifier les processus RH et développer les talents

Le SIRH de Faurecia s’est construit sur la base du développement de l’entreprise et des acquisitions externes, comptant jusqu’à 65 systèmes de paie différents.

Pour offrir un nouvelle expérience collaborateur, Faurecia a décidé de centraliser toutes ses données RH et la gestion de la paie en un unique endroit et une seule interface. L’objectif : promouvoir le développement individuel et profiter d’un panorama complet des processus RH qu’il s’agisse de la formation, la définition des objectifs et l’évaluation des performances des collaborateurs, la gestion des salaires et du personnel.

En choisissant SAP SuccessFactors, Faurecia a fait le choix d’un système collaboratif et accessible qui accompagne le développement du potentiel des collaborateurs par la formation, le management direct et les ressources humaines.

Des collaborateurs acteurs de leur carrière

Grâce à l’implémentation de la solution SAP SuccessFactors, Faurecia dispose d’un accès aux évaluations de performance et aux modèles de compétences de ses employés dans le monde entier, afin de leur proposer des formations adaptées à leurs objectifs et parcours professionnel. Cela offre aux managers la possibilité de mieux accompagner les salariés dans leur développement et leurs évolutions de carrière.

La mise en place de SAP SuccessFactors a permis à l’entreprise de profiter d’une source de donnée unique et d’une solution de paie intégrée facilitant de suivi des processus RH et la gestion de l’architecture du SIRH. Les informations RH sont dorénavant centralisées en un même endroit et accessibles en temps réel. Avec SAP SuccessFactors Mobile App, les managers peuvent organiser des entretiens à tout moment, depuis leur téléphone, avec tous les renseignements nécessaires sur le candidat. Grâce à l’intégration de SAP On-Prem Payroll et de Employees Central, le Groupe bénéficie de données de meilleure qualité et de l’enregistrement automatisé des informations RH.

Très bien accueillie par l’ensemble des collaborateurs grâce à une communication régulière, la solution est aujourd’hui pleinement adoptée par l’ensemble des acteurs de l’entreprise.

« SAP SuccessFactors a complètement changé la manière de promouvoir la formation en interne. Aujourd’hui, les employés peuvent d’eux-mêmes avoir accès au catalogue de formations et être pleinement acteur de leur développement professionnel. Nous profitons également de données plus qualitatives grâce à un système unique pour la paie et pour tous les processus RH facilitant ainsi notre visibilité sur le parcours des collaborateurs », explique Laurent Villemagne, Vice President, Group HR Information Systems & Controlling.

À propos de Faurecia

Fondé en 1997, Faurecia est devenu un acteur majeur de l’industrie automobile mondiale. Avec 266 sites industriels, 39 centres de R&D et 114 000 collaborateurs répartis dans 35 pays, Faurecia est un leader mondial dans ses quatre domaines d’activités : Seating, Interiors, Clarion Electronics et Clean Mobility. Son offre technologique forte fournit aux constructeurs automobiles des solutions pour le Cockpit du futur et la Mobilité durable. En 2020, le Groupe a réalisé un chiffre d’affaires de 14,7 milliards d’euros.

À propos de SAP

La stratégie de SAP vise à aider chaque organisation à fonctionner en “entreprise intelligente”. En tant que leader du marché des logiciels d’application d’entreprise, nous aidons les entreprises de toutes tailles et de tous secteurs à opérer au mieux : 77 % des transactions commerciales mondiales entrent en contact avec un système SAP®. Nos technologies de Machine Learning, d’Internet des objets (IoT) et d’analytique avancées aident nos clients à transformer leurs activités en “entreprises intelligentes”. SAP permet aux personnes et aux organisations d’avoir une vision approfondie de leur business et favorise la collaboration afin qu’elles puissent garder une longueur d’avance sur leurs concurrents. Nous simplifions la technologie afin que les entreprises puissent utiliser nos logiciels comme elles le souhaitent – sans interruption. Notre suite d’applications et de services de bout en bout permet aux clients privés et publics de 25 secteurs d’activité dans le monde de fonctionner de manière rentable, de s’adapter en permanence et de faire la différence. Avec son réseau mondial de clients, partenaires, employés et leaders d’opinion, SAP aide le monde à mieux fonctionner et à améliorer la vie de chacun. Pour plus d’informations, visitez le site www.sap.com .

Contacts presse :

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